学习笔记 | LeetCode 460. LFU缓存

LeetCode 460. LFU缓存

请你为 最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。它应该支持以下操作：get 和 put。

get(key)- 如果键存在于缓存中，则获取键的值（总是正数），否则返回 -1。
put(key, value)- 如果键已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。当缓存达到其容量时，则应该在插入新项之前，使最不经常使用的项无效。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除最久未使用的键。
「项的使用次数」就是自插入该项以来对其调用 get和 put函数的次数之和。使用次数会在对应项被移除后置为 0 。

进阶：

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内执行两项操作？

示例：

LFUCache cache = new LFUCache( 2 /* capacity (缓存容量) */ );cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回 1
cache.put(3, 3);    // 去除 key 2
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到key 2)
cache.get(3);       // 返回 3
cache.put(4, 4);    // 去除 key 1
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到 key 1)
cache.get(3);       // 返回 3
cache.get(4);       // 返回 4

代码

class Node:def __init__(self, key, val, freq=1, prev=None, next=None):self.key = keyself.val = valself.freq = freqself.prev = prevself.next = nextclass LinkedNodeList:def __init__(self):self.head = Noneself.tail = Noneself.size = 0def __len__(self):return self.sizedef append(self, node):if self.head is None and self.tail is None:self.head = self.tail = nodeelse:self.tail.next = nodenode.prev = self.tailself.tail = nodeself.size += 1def remove(self, node):assert len(self) >= 1if node is self.head and node is self.tail:self.head = Noneself.tail = Noneelse:if node is self.head:self.head = node.nextnode.next = Noneelif node is self.tail:self.tail = node.prevnode.prev = Noneelse:prev = node.prevnext = node.nextprev.next = nextnext.prev = prevnode.prev = Nonenode.next = Noneself.size -= 1class LFUCache(object):def __init__(self, capacity):""":type capacity: int"""self.heap = []self.capacity = capacityself.cnt = 0self.freq_mapping = {}self.key_mapping = {}        @propertydef min_freq(self):return min(self.freq_mapping.keys())def _get_existing_node(self, key):node = self.key_mapping[key]old_freq = node.freqnew_freq = old_freq + 1linked_list = self.freq_mapping[old_freq]linked_list.remove(node)if len(linked_list) == 0:self.freq_mapping.pop(old_freq, None)linked_list = self.freq_mapping.get(new_freq, None) or LinkedNodeList()node.freq = new_freqlinked_list.append(node)self.freq_mapping[new_freq] = linked_listreturn nodedef _put_new_node(self, key, value):linked_list = self.freq_mapping.get(1, None) or LinkedNodeList()node = Node(key, value)self.key_mapping[key] = nodelinked_list.append(node)self.freq_mapping[1] = linked_listself.cnt += 1        def get(self, key):""":type key: int:rtype: int"""val = -1if key in self.key_mapping:node = self._get_existing_node(key)val = node.valreturn val        def put(self, key, value):""":type key: int:type value: int:rtype: None"""if self.capacity == 0:returnif key in self.key_mapping:node = self._get_existing_node(key)node.val = valueelse:if self.cnt < self.capacity:self._put_new_node(key, value)else:min_freq = self.min_freqlinked_list = self.freq_mapping[min_freq]head = linked_list.headself.key_mapping.pop(head.key)linked_list.remove(head)del headif len(linked_list) == 0:self.freq_mapping.pop(min_freq)self._put_new_node(key, value)        # Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LFUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

LFU维护着N个使用频率的双向链表，命中的数据，会随着freq的增加，而被重新放置于更大的freq对应的双向链表中（具体的位置是尾部），而那些freq频率最小的双向链表，则是当缓存超出时，考虑删除的数据；由于对于每一个双向链表，新数据总是append到尾部，所以在删除数据的时候，删除的是最小频率的双向链表的表头；

学习笔记 | LeetCode 460. LFU缓存相关推荐

leetcode 460. LFU 缓存 hard
leetcode 460. LFU 缓存 hard 题目描述: 请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构. 实现 LFUCache 类: LFUCache(int capacity) ...
LeetCode 460. LFU缓存（哈希双链表）
1. 题目设计并实现最不经常使用(LFU)缓存的数据结构.它应该支持以下操作:get 和 put. get(key) - 如果键存在于缓存中,则获取键的值(总是正数),否则返回 -1. put(ke ...
LeetCode 460. LFU 缓存 -- 哈希查询+双向链表
LFU 缓存困难 634 相关企业请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构. 实现 LFUCache 类: LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 ca ...
LeetCode 460. LFU缓存
文章目录题目描述思路实现解法二扩展题目描述实现一个LFU缓存(Least Frequently Used). 在需要移除元素时,移除最近访问频率最低的.可以对每个元素增加一个计数器,访问 ...
Leetcode 460. LFU 缓存
题目重述请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构. 实现 LFUCache 类: LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity 初始化对象 i ...
lfu算法c语言,LeetCode算法系列 460. LFU 缓存机制
力扣原题 460. LFU 缓存机制请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构. 实现 LFUCache 类:LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 cap ...
460. LFU 缓存
460. LFU 缓存请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构. 实现 LFUCache 类: LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity ...
微信小程序开发：学习笔记[9]——本地数据缓存
微信小程序开发:学习笔记[9]--本地数据缓存快速开始说明本地数据缓存是小程序存储在当前设备上硬盘上的数据,本地数据缓存有非常多的用途,我们可以利用本地数据缓存来存储用户在小程序上产生的操作,在 ...
Manacher算法学习笔记 | LeetCode#5
Manacher算法学习笔记 DECLARATION 引用来源:https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4475985.html CONTENT 用途:寻找一个字符串的 ...

学习笔记 | LeetCode 460. LFU缓存

LeetCode 460. LFU缓存

进阶：

示例：

代码

学习笔记 | LeetCode 460. LFU缓存相关推荐

最新文章

热门文章